交通管理 に関する最新の記事

新しい方法は、量子コンピュータと機械学習を使って地震時の避難ルートを改善するんだ。

AVローカリゼーションの新しいアプローチは、柔軟性と安全性に焦点を当てている。

安全で効率的な道路旅行のために車両の相互作用を改善する。

プラトゥーニング車両の安全性と効率を向上させる新しいアプローチ。

新しい適応アルゴリズムが、車両の通信を安全性と効率性のために改善してるよ。

時間と空間にわたる複雑なシステムを制御するための現代的な技術を探る。

新しいシステムは、心拍モニタリングとシーン分析を組み合わせて、安全な運転を実現するよ。

新しい方法が、エネルギー効率のために分散型の原則を使って交通管理を改善する。

5G NR V2X通信は、車両のやり取りを強化して安全性と交通の流れを改善するよ。

新しい方法は強化学習を使って信号機の管理を最適化するんだ。

共有空域で複数のドローンを安全に管理する新しいアプローチ。

新しい方法が交通渋滞と速度の予測を改善してるよ。

都市の注目スポットでの人の流れを正確に推定する新しいアプローチ。

これらのシステムがエージェントのやりとりをどう導いているかを見てみよう。

この研究は、変動する交通状況でのCAVの調整を向上させる。

車線変更が交通のスピードや渋滞にどう影響するかを調べてる。

モデルは、グラフニューラルネットワークとゼロインフレーション戦略を組み合わせて、より良い交通予測を行う。

モビリティオンデマンドシステムにおける移動時間の推定を調べて、その影響を考える。

新しいアルゴリズムがオンデマンドライドプーリングサービスの車両分配を改善する。

CAVは、より良い交通の流れを予測するためのスマートインフラで安全性が高まってきてるよ。

この記事は、交通管理における機械学習の利用について話してるよ。

自動運転車における表面反射率がセンサー性能に与える影響を調べる。

DJINNは自動運転車のテストのためにリアルな交通シナリオを生成するよ。

自動運転車と人間が運転する車両の交通の流れを改善するための制御方法を調査中。

AVが自分の未来の行動をどう伝えて、より安全な運転ができるか探ってる。

ある研究で、自動運転車の歩行者予測を向上させる新しい方法が紹介された。

新しい方法は、異なるカメラアングルの画像を使ってナンバープレートの認識を向上させる。

新しいシステムが道路工事中のAV意思決定を向上させる。

新しい方法で交通の流れの管理と計画の精度が向上してるよ。

新モデルMemDAは、都市データの変化に適応して正確な予測を行うよ。

この記事では、歴史的なパターンの類似性が交通の流れの予測をどう改善できるかを調べてるよ。

新しいゲームアプローチが災害時の避難計画を強化するんだ。

現実の制約を組み込んで交通効率を改善する新しい方法。

セル複体を使ってフローを表現する新しい方法。

この記事では、自動運転車両システムの安全性を向上させるための戦略について話してるよ。

自動運転車が交通の行動や管理をどう変えてるか。

この記事では、都市の交通の流れを改善するためにHOTレーンを利用することについて話してるよ。

カメラ技術の進歩が車両や歩行者の追跡をより良くしてるよ。

SpecSTGは、空間データと時間データを統合することで交通予測を改善するんだ。

限られた情報で混雑ゲームのプレイヤー戦略を安定させる新しいアプローチ。